“Quienes nos ‘criamos’ en la era del apuñaleo (~ 80s-90s), sufrimos una prolongada ‘sequía’ de fuentes de información. Nos marcó, y aún no superamos el trauma. Esto lo justifica todo. Fin”
Fuera de broma, obtener información colectada de forma sistemática de un territorio pequeño, pero complejo, como lo es República Dominicana, aún en la era del big data y la IA, sigue siendo un desafío.
Si encima necesitamos consultar métodos, metadatos o informes técnicos, la cosa se complica aún más.
Aunque la reproducibilidad se exige cada día más en estudios a nivel global, con fuentes de datos nacionales es difícil encontrar protocolos reproducibles.
Aún cuando dispongamos de fuentes de datos localmente, obtener estadísticos zonales, requiere de ingentes capacidades de cómputo que superan las capacidades de una PC común.
Paradójicamente, las plataformas globales de información geoespacial, superan algunas de estas limitaciones.
Este artículo de datos pretende llenar ese vacío.
El objetivo consiste en poner a disposición del público, un artículo de datos reproducible y actualizable, que contenga información geográfica de República Dominicana, agrupada en unidades territoriales de distinto tamaño o forma por medio de estadística zonal, útil para realizar análisis espacial multipropósito.
Es una técnica, propia de los sistemas de información geográfica y del análisis espacial, utilizada para extraer estadísticos (e.g. media, varianza, moda) de variables territoriales por áreas específicas para entender patrones y cambios dentro de dichas regiones.
Es una plataforma de análisis geoespacial en la nube que ofrece un extenso catálogo del orden de los petabytes, para monitorear y analizar cambios en la superficie de la Tierra, apoyando investigaciones ambientales, manejo de recursos y planificación territorial.
Utiliza la infraestructura de computación en la nube de Google para procesar y almacenar esta gran cantidad de información geoespacial.
El acceso a Google Earth Engine es gratuito para fines de investigación, educación y uso sin fines de lucro.
Hay otras del mismo orden, como la Microsoft Planetary Computer.
Asignatura biogeografía: GBIF, campus UASD
Asignatura geomorfología
Criterios para la selección de sitios de estaciones meteoclimáticas
Provincias de República Dominicana
Para aplicar técnicas de estadísticas zonal a la cuenca y sus distintas porciones, dominicana y haitiana, se necesitaba, por supuesto, la cuenca y sus partes.
La delimitación de la cuenca se realizó con algoritmos de hidrología computacional.
No solamente se delimitó, sino que también se realizó una caracterización morfométrica.
El curso más largo tiene unos 72 km, y se remonta cerca del cerro Pico del Gallo (c. de Burén).
Tramos compartidos sobre el curso denominado río Masacre o Dajabón.
https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/ESA_WorldCover_v200 ESA/VITO/Brockmann Consult/CS/GAMMA Remote Sensing/IIASA/WUR
https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_Landcover_100m_Proba-V-C3_Global Programa Copernicus
https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/UMD_hansen_global_forest_change_2022_v1_10 Hansen/UMD/Google/USGS/NASA
Se generó una base de información geoespacial de República Dominicana disponible al público, reproducible y actualizable, agrupada en unidades territoriales por medio de estadística zonal, con la cual se ha respondido eficientemente a necesidades de análisis espacial en distintos ámbitos, entre ellos la cuenca del río Masacre o Dajabón.
Los porcentajes de cobertura arbórea de la parte dominicana y la haitiana, no difieren significativamente.
Posibilidades de estudios futuros y espacios de mejora:
Potencial de utilizar herramientas de IA muy potentes, como SAM.
Futuros trabajos:
Automatización de procesos.
Aplicaciones web.
jmartinez19@uasd.edu.do
geofis